人脸表情图像的预处理及人眼定位与嘴巴定位

　　生物别识别技术中图像无论是指纹识别技术的指纹门禁一体机，指纹门禁考勤一体机等指纹产品，还是在人脸识别技术中，都是起到非常重要的作用。
 

　　人脸识别在采集图像过程中，非理想条件以及原有的人脸图像质量欠佳等因素，往往使所获得的图像存在各种噪声。这些噪声如果不设法滤除，就会影响后面的处理效果和识别的正确率。另外，表情图像的缩放形变及光照变化也不可避免，这些因素非常不利于表情特征的提取，因此人脸表情图像的预处理在人脸表情图像的分析和识别中占有举足重轻的位置，是人脸表情图像分析和识别过程中的一个重要环节。
 

　　人脸表情图像的预处理过程包括许多方面，例如，图像倾斜检测与校正；背景噪声的消除；尺寸归一化和灰度归一化等。这里，我们将对其中比较重要的几个方面进行阐述。
 

　　人脸特征检测主要是检测人脸器官的位置，我们检测的人脸表情特征主要包括左右眼睛、鼻子、嘴巴。在正面人脸图像中，与人脸表情变化关系最紧密的脸部器官当是眼睛与嘴巴了，所以接下来的工作就是人脸定位了。有很多文献在人限定位中是基于先验规则和人脸的“三庭五眼”的几何知识手工标定的，对于具体的人脸图像处理系统来说显然是不科学的。我们首先采用基于边界线的梯度差法对眼睛实行分割，其原理是图像梯度的近似值和相邻像素的灰度差成正比，这正像我们所希望的那样，在一幅图像中，边缘梯度差，平滑区梯度差最小，对于灰度级为常数的区域梯度为零。而灰度人脸图像中眼睛、鼻子、嘴巴等器官的边缘具有梯度差较大的特点，其中眼睛的梯度差，只要设置合适的阈值，就可先分离出眼睛区域，从而得到眼睛区域的边界坐标，为下一步精确定位提供保证。